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Enregistrement W4327556890 · doi:10.1117/12.2655238

Zinc anode-based electrochromic devices for dynamic light modulation

2023· article· en· W4327556890 sur OpenAlexaff
Wu Zhang, Haizeng Li, A. Y. Elezzabi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochromismAnodeElectrochromic devicesMaterials scienceOptoelectronicsBistabilityElectrodeComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an emerging energy conversion technology, electrochromism has attracted immense interest due to its various applications including variable optical filters, bistable displays and energy-efficient smart windows. Although the current electrochromic devices do not consume energy while maintaining their colored or colorless states, their bistable operation requires external electrical energy to be consumed during switching. As such, a novel design of Zn anodebased electrochromic devices was recently developed as a key strategy to partially retrieve the consumed electrical energy. Compared to conventional electrochromic devices, Zn anode-based electrochromic devices exhibit a rapid spontaneous switching behavior due to the high value of redox potential difference between a metal anode and an electrochromic cathode, thus providing the most energy-efficient consumption during operation. Moreover, Zn-based electrochromic devices enable independent operation of top and bottom electrochromic electrodes, thus providing additional configuration flexibility of the devices through the utilization of dual electrochromic layers under the same or different color states. As such, the color overlay effect can greatly broaden the color palettes via altering the coordinate of the 2D CIE color space. These key issues of Zn anode-based electrochromic devices make them very promising for the future development of electrochromic devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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